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1.
森林病虫害等扰动类型造成的亚健康林木监测预警工作不能及时到位,导致防治工作长期处于灾后救灾的被动局面。基于2019年5~9月份的多时相GF-1 WFV数据,应用比值植被指数和红绿植被指数,准实时地监测逆生长、叶冠胁迫或失色等“灾害”信息。结果表明:虽然树木叶片枯黄、萎蔫等叶绿素降解并逐渐转化成叶黄素和叶红素需要一定的过程,或“灾害症状”有时具有滞后性,但高频次遥感动态监测结果对于指导森林灾害地面踏查,提高监测覆盖率和科学性,防范大面积灾害,具有积极作用。国产GF-1和GF-6 WFV遥感数据的高重访周期能为月度森林资源生长过程的监测提供坚实的数据保障,满足公顷级树叶长势退化预警监测的需要。 相似文献
2.
针对传统机器学习方法在处理不平衡的海量高维数据时罕见攻击类检测率低的问题,提出了一种基于深度学习的随机森林算法的入侵检测模型,为了避免传统的随机森林面对高维数据和不平衡数据时分类精度低、稳定性差和对罕见攻击类检测率低的问题,引入生成式对抗网络(GAN)和栈式降噪自编码器(SDAE)对随机森林算法(RF)进行改进。将罕见攻击类数据集输入GAN神经网络中,生成新的攻击类样本,改善网络入侵数据在样本集中不均衡分布的情况,通过堆叠深层的SDAE逐层抽取网络数据的分布规则,并结合各个编码层的系数惩罚和重构误差,来确定高维数据中与入侵行为相关的特征,基于降维后的特征数据构建森林决策树。采用UNSW-NB15数据集的实验结果表明,与SVM、KNN、CNN、LSTM、DBN方法相比,GAN-SDAE-RF整体检测准确率平均提高了9.39%、误报率和漏报率平均降低了9%和15.24%以及在少数类Analysis、Shellcode、Backdoor、Worms上检测率分别提高了26.8%、27.98%、27.85%、39.97%。 相似文献
3.
深度森林(Deep Forest,DF),由于此模型超参数少,且参数设置没有过多的要求,训练方便,鲁棒性高,因此在处理大型数据时比神经网络算法更加具有优势。但是,传统的深度森林中,多粒度扫描忽略了边缘数据携带的隐含信息,无法充分地获得各个特征子集,进而会对以后的级联部分产生影响。而且,级联部分每次得到的新特征有限,影响了模型的表征学习能力。针对以上问题,提出一种环状强深度森林(Circular Strong Deep Forest,CSDF),其通过环状扫描过程,一定程度上得到更充分的特征子集,且强级联森林通过特征选择提高了模型的表征学习能力。经过在不同数据集上的测试,结果表明,CSDF的性能更加优越,尤其是高维数据上更为明显。 相似文献
4.
文中提出了一种混合方法,将指纹识别与机器学习方法相结合,实现了IPSec VPN加密流量的识别。该方法首先基于负载特征从网络流量中筛选出IPSec VPN流量;接着,基于时间相关的流特征,利用随机森林算法建立了IPSec VPN流量分类模型,通过参数优化以及特征选择,整体流量识别的准确率达到了93%。实验结果验证了通过流特征提取的机器学习方法识别IPSec VPN流量的可行性;同时表明了该方法能够有效均衡识别精度与识别速度,达到了高效识别IPSec VPN加密流量的效果。 相似文献
6.
虽然叠前反演技术能够获得多种流体识别因子,但是仅利用单一的流体识别因子进行储层预测通常会带来多解性问题。目前根据多种流体识别因子对储层进行综合解释已成为一种新的趋势,但大部分方法对专家及其经验存在较强的依赖。鉴于此,将随机森林算法引入储层流体识别。首先基于测井数据优选输入特征(流体识别因子),并分别研究输入特征数量和不同特征组合对算法预测结果的影响;然后利用该算法对输入特征与井中储层信息之间的非线性关系进行学习;最后根据学习结果对储层进行综合判别,实现多种流体识别因子的综合利用。该算法削弱了单一流体识别因子所引起的多解性,提高了储层流体识别的精度与可靠性。应用实例表明,通过随机森林算法对5种流体识别因子与井中储层信息进行综合学习,达到了对含气储层和含水储层进行准确识别的目的。 相似文献
7.
为明确烟叶柔韧性与内在品质的关系,优化烤烟外观品质评价指标体系,选择我国6个生态二级区上部和中部不同质量梯度烟叶样品,采用相关分析和随机森林回归分析,研究了烟叶柔韧性与主要化学成分和感官品质指标的关系。结果表明,烟叶柔韧性区域差异明显,渝东南烟叶柔韧性好,豫西、湘南烟叶次之,而滇东和豫中地区烟叶总体一般。烟叶柔韧性分值与还原糖、总糖含量,糖碱比值和两糖比值呈显著或极显著正相关。烟叶柔韧性分值与香气质、香气量、杂气、刺激性、干燥感、回甜感等感官指标呈极显著正相关。随机森林回归分析发现,部分地区柔韧性对还原糖含量、香气质和感官综合品质分值变异的贡献率大于其他外观指标。烟叶柔韧性能够较好地表征内在品质,可用于优化烤烟外观品质评价指标体系。 相似文献
8.
为进一步提升我国森林火灾处置技术水平,采用实地调研、座谈交流、文献分析等方法,明确了目前我国森林火灾处置的主要灭火手段,分析了森林灭火剂主要类型、发展历史与实战应用效果,介绍了灭火弹、单兵灭火装备和森林消防车配备现状和存在的主要问题,指出航空灭火方式在森林火灾扑救中的重要作用。进一步对照国外森林灭火技术的整体情况,指出我国目前森林灭火技术在标准规范制定、新型产品研发和应用等方面的不足,提出加强研发投入、注重环保性能等后续发展方向,为森林火灾防治工作提供科学的参考借鉴。 相似文献
9.
煤炭地下开采引起地表移动变形,对影响区内的建筑物造成不同程度的损害,传统的评价方法是根据预计的水平变形、倾斜、曲率来进行损害评价,未考虑建筑自身的因素,其他方法如模糊综合评价、聚类分析等又带有一定的主观性,评价指标和方法没有与损害程度的定级结果相联系,不能够作为判断现行开采的合理性和获取建筑物损害补偿的依据。在传统采动区建筑物损害等级预计的基础上,对建筑物损害的影响因素进行综合分析,通过查阅文献和数据分析选择了影响采动区建筑物损害的曲率、水平变形、建筑时间、结构、面积5个指标,利用随机森林的机器学习方法进行损害等级的预测。以河北省某采动区的两个村庄的建筑物为研究目标,将从一村庄选取的314个建筑物的指标和实际损害调查结果作为训练样本数据集,搭载在房屋调查定级图上,采用随机森林方法进行模型的训练与应用。使用调查定级来衡量评价精度,其中用传统方法预计正确的有70个,而利用随机森林进行综合预测正确的有235个,正确率有明显提升。然后使用模型对另一村庄的278个测试样本数据集进行等级预测,有197个与实际损害调查定级结果相符,而采用传统方法预计正确的只有117个。结果表明,相比传统方法,该研究... 相似文献
10.
核算北京市森林资源碳储量和价值量,预测北京市森林碳储量及碳汇潜力,为北京市国家森林城市建设和林业碳汇减排及碳达峰碳中和目标实现提供参考。利用1973-2018年9次中国森林资源清查数据中北京部分数据,采用森林蓄积量法核算北京市森林资源总的碳储量及其变化情况,并按照不同林种分类核算森林资源的碳储量和价值量。采用GM(1,1)灰色预测模型和幂函数模型联合预测北京市森林资源碳汇发展潜力。研究表明:1)40多年来,北京市森林资源单位面积蓄积量平均为29.98 m3/hm2,远低于全国平均水平73.56 m3/hm2,有较大的增长空间。森林资源总碳储量从571.80万t增加到3 476.51万t,年均增加碳汇量69.16万t。其中,森林碳储量从101.88万t增加到1 157.75万t,年均增加碳汇量25.14万t。森林平均碳密度从5.09 t/hm2增长到16.12 t/hm2,但与全国森林平均碳密度41.50 t/hm2相比,还有较大增长空间。2)北京市林木碳储量价值从1976年的6 706.66万元增加到2018年的143 088.61万元,年均增加3 247.19万元,年复合增长率达7.56%,其中,人工林碳储量价值量年均增长13.70%。3)GM(1,1)灰色模型预测,2030年北京市森林碳储量可达到2 255.69万t,2018-2030年年均碳汇量为91.50万t,预计2030年北京市森林蓄积量可达到4 748.83万m3;幂函数模型预测,2030年北京市森林碳储量达到2 931.82万t,2018-2030年年均碳汇量为147.84万t,预计2030年森林蓄积量可达到6 172.26万m3,森林覆盖率达到61.77%,可以实现北京市森林城市规划目标,也可以实现北京市碳达峰碳中和的目标。在不考虑经济、政策等外部因素的影响下,基于森林生物量和蓄积量的变化,北京市森林碳储量和价值量都是增加的,北京市森林碳汇潜力较大,能够为北京市碳达峰碳中和目标的实现发挥较大的作用。 相似文献